![基于小波包神经网络的轴承故障识别模型]()
论文摘要针对传统故障特征提取过程复杂、诊断方案单一且准确性差等问题,提出了基于多阈值小波包和深度置信网络(DBN)的轴承故障识别方案。本文作者采用最优小波基函数和软硬阈值结合方...
![服装智能搭配研究现状综述]()
论文摘要随着现代服装行业的发展,服装种类和品牌不胜枚举,导致服装数据迅速增长,但是海量的服装数据也使得用户在检索和搭配的需求日益增加。智能的服装搭配技术可以帮助广大的非服装专业...
![基于局部成像矩阵的监督学习散射点识别]()
论文摘要局部成像矩阵展示了成像点处波场能量在不同波传播局部入射和出射角度上的分布。对反射点和散射点,局部成像矩阵具有显著不同的能量分布规律,二维情况下,前者能量集中于某一倾角的...
![基于张量网络的机器学习模型]()
论文摘要强关联电子体系一直是凝聚态领域近半个世纪以来的中心问题之一。很多有趣而尚待深入理解的现象都与之息息相关,例如高温超导,莫特绝缘体,分数化激发,自旋液体等。它的本质困难在...
![波形分类技术在缝洞型储层流体识别中的应用]()
论文摘要塔里木盆地塔河地区奥陶系碳酸盐岩缝洞型储层的缝洞空间分布散乱,缝洞的规模、形态和内部结构等特征差异明显,导致缝洞型储层的流体难以识别。缝洞型储层内部地震波形的微弱差异在...
![一种基于监督学习的自适应空调优化控制方案]()
论文摘要提出了一种实时优化控制方案,将机器学习领域的监督学习算法应用于空调优化节能控制。与基于半物理模型的优化控制相比,该方案可以采用简单的机器学习模型,并可以在线学习更新,以...
![核对齐多核模糊支持向量机]()
论文摘要支持向量机(SVMs)是当前被广泛使用的机器学习技术,其通过最优分割超平面来提高分类器的泛化能力,在实际应用中表现优异。然而SVM也存在易受噪声影响,以及核函数选择等难...
![基于深度神经网络的单通道语音增强方法回顾]()
论文摘要语音增强是一种试图从噪声中分离出语音的技术,目的是提高语音的质量和可懂度。在过去的几十年里,人们提出了多种类型的语音增强方法,但这些方法在非平稳噪声环境中的表现还未达到...
![基于子空间分解和核空间映射的特征提取方法的研究]()
刘伟[1]2004年在《基于子空间分解和核空间映射的特征提取方法的研究》文中进行了进一步梳理现实世界的复杂性使人们需要能够从表面的现象中提取出事物的本来特征，从大量冗余的信息中提取真正有用的信息，从不同种类的对象中提取最能够体现不同类事物之间区别的特征，这就是特征提取在模式识别、机器学习和数据挖掘等...
![基于核函数的人脸检测研究]()
李劼[1]2004年在《基于核函数的人脸检测研究》文中研究指明人脸识别是模式识别与计算机视觉、生物识别技术的交叉学科，而人脸检测是人脸识别系统的关键环节。根据生物识别领域内最新研究表明，非线性样本的处理和降维是人脸识别研究现今面临的两个主要问题。核函数作为一种有效的处理非线性空间(可分／不可分)样本...
![图的控制参数和一类极值问题]()
焦艳[1]2004年在《图的控制参数和一类极值问题》文中指出图的某些参数，如图的控制参数，因为其在图论的研究以及现实世界的各种应用中固有的重要性，而得到广泛的研究和发展。图的控制集定义为图中的一个点的集合，使得图中其它任何一个点都与该点集中的某个点邻接。确定图的控制集问题在网络的目标、安全装置和便利...
![支持向量机在基于边缘检测的图像分割和函数估计中的应用]()
雷静[1]2003年在《支持向量机在基于边缘检测的图像分割和函数估计中的应用》文中研究说明支持向量机是近些年发展起来的一种新的机器学习的方法。它以统计学习理论为基础，能够较好的解决小样本的学习问题。由于其出色的学习和推广性能，支持向量机已经被应用到许多方面，例如：文本分类、人脸识别、指纹识别等等。本...
![神经网络与支持向量机学习算法的理论及仿真研究]()
周昊飞[1]2016年在《基于模式识别的自动化生产过程质量智能诊断研究》文中指出过程实时智能监控与诊断是政府实施食品药品质量安全大数据监管、智能制造“十叁五”发展规划的重要环节。传统的统计过程控制方法难以满足过程实时质量智能监控的需求,基于模式识别的过程智能监控及诊断已成为质量管理领域的新方向。目前...
![基于RBF神经网络并行学习模型的数据分类及预测研究]()
胡浩民[1]2003年在《基于RBF神经网络并行学习模型的数据分类及预测研究》文中进行了进一步梳理随着现代信息技术的迅速发展，许多领域都积累了大量的数据。我们渴望发现潜在于这些数据中的知识与规律。正是这一需求造就了数据挖掘学科的兴起及数据挖掘技术的发展。作为一个多学科交叉的综合性领域，数据挖掘涉及了...
